Đào tạo AI

Trong xu thế công nghiệp hóa hiện đại hóa đã chứng kiến sự phát triển bùng nổ của những công nghệ, đã tác động mạnh mẽ đến mọi mặt của đời sống con người. Trong đó, phải kể đến sự phát triển đáng kinh ngạc của trí tuệ nhân tạo (AI) đây là lý do mà ngành này đang được nhà nước khuyến khích học sinh, sinh viên theo học. Vậy bạn có biết gì về đào tạo AI, ứng dụng của nó, cơ hội nghề nghiệp hãy cùng DGM tìm hiểu trong bài viết này nhé.

Đào tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy móc và hệ thống thông minh bằng việc sử dụng mô hình máy tính, chuyên nghiên cứu và tạo ra các hệ thống máy móc giúp thực hiện các công việc cần trí thông minh của con người. AI đã và đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống của con người hàng ngày, chính vì thế mà hiện nay có các khóa học về đào tạo AI và người dân ngày càng có nhu cầu theo học ngành này.

Đây là một ngành học rất rộng, bao gồm các yếu tố khóa học về đào tạo video AI, ảnh AI, viết content AI, marketing sử dụng AI….. Một số ví dụ điển hình về AI không thể không nhắc đến Chat GPT, ô tô tự lái, phần mềm dịch thuật tự động, trợ lý ảo trên điện thoại hay đối thủ ảo khi chơi trò chơi trên điện thoại.

AI góp phần thúc đẩy sự tiến bộ trong các lĩnh vực như y tế, công nghiệp, giao thông vận tải, giáo dục, tài chính, và nhiều lĩnh vực khác. Trí tuệ nhân tạo đang làm cho con người lo lắng vì mất đi cơ hội việc làm nhưng thật ra AI cũng tạo ra nhiều cơ hội mới cho con người trong việc thực hiện các công việc mới và sáng tạo hơn, hỗ trợ con người trong việc tăng cường hiệu suất làm việc, tạo ra giá trị mới.

Lợi ích của việc đào tạo AI

Công nghệ AI có thể giúp giải quyết các vấn đề phức tạp, tăng hiệu quả kinh doanh, giúp đưa ra quyết định thông minh hơn và tự động hóa các quy trình kinh doanh:

Giải quyết các vấn đề phức tạp

Công nghệ AI sử dụng các mạng máy học để giải quyết các vấn đề phức tạp giống như một con người.

• AI có thể xử lý thông tin ở quy mô lớn – nhận dạng mẫu, tìm kiếm thông tin và cung cấp câu trả lời.
• AI có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề trong nhiều lĩnh vực như phát hiện gian lận, chẩn đoán y tế và phân tích kinh doanh.

Tăng hiệu quả cho hoạt động kinh doanh

• AI có thể hoạt động 24/7 mà không bị giảm hiệu suất, thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách chính xác.
• AI có thể giảm khối lượng công việc của nhân viên và điều chỉnh tất cả các nhiệm vụ liên quan đến kinh doanh.

Đưa ra quyết định thông minh hơn

• AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn con người, phát hiện xu hướng và đưa ra hướng dẫn.
• Chức năng dự báo dữ liệu của AI có thể giúp đề xuất hướng hành động tốt nhất trong tương lai.

Tự động hóa quy trình kinh doanh

• AI có thể được đào tạo để thực hiện các tác vụ chính xác và nhanh chóng, tăng hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các hoạt động kinh doanh.
• Tự động hóa AI có thể giải phóng tài nguyên nhân viên cho các công việc phức tạp và sáng tạo hơn.

Cơ hội nghề nghiệp với ngành AI

Sau khi kết thúc khóa đào tạo AI sẽ mở ra cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn, sự tăng trưởng không ngừng trong nhiều lĩnh vực.

Nhà nghiên cứu AI (AI Researcher)

Nhà nghiên cứu AI (AI Researcher) đối với vị trí này bạn có trách nhiệm thực hiện nghiên cứu chất lượng cao trong các lĩnh vực khác nhau của AI, bao gồm học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Phát triển các thuật toán mới nhất, tạo nguyên mẫu cho phần mềm mới và công bố phát hiện trong các tạp chí khoa học. Ngoài ra, bạn cũng cần cập nhật liên tục với những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực AI và đóng góp vào kế hoạch, dự án AI của tổ chức.

Nhà phát triển AI (AI developer)

Vị trí này đòi hỏi bạn phải có kỹ năng lập trình chuyên nghiệp cùng với sự hiểu biết sâu sắc về học máy và các thuật toán của AI. Nhà phát triển AI làm việc để tạo ra các hệ thống phần mềm thông minh, có khả năng tự học hỏi và thích ứng, được áp dụng trong nhiều ngành như y tế, tài chính và thương mại điện tử. Bạn thường đảm nhận các nhiệm vụ quan trọng trong việc thiết kế và triển khai mô hình và thuật toán học máy, phân tích dữ liệu và hợp tác với các đội ngũ nhà khoa học khác để đưa ra các giải pháp trí tuệ nhân tạo.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Bạn sẽ đảm nhận về việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, tạo ra cơ sở dữ liệu cho AI để học hỏi và phát triển. Bạn sẽ chịu trách nhiệm về thiết kế, xây dựng, bảo trì và giải quyết các vấn đề liên quan đến kiến trúc dữ liệu của tổ chức, bao gồm công nghệ phù hợp và viết mã cho tuỳ chỉnh cần thiết.

Nhà phân tích AI (AI Analyst)

Ở vị trí này bạn sẽ là chuyên gia phân tích dữ liệu và xu hướng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bạn phải có trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu liên quan đến các hệ thống và ứng dụng AI. Bạn cũng thường xuyên tương tác với các nhóm kỹ thuật và kinh doanh để hiểu yêu cầu, giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã có. Bạn phải am hiểu về công cụ phân tích dữ liệu, kỹ thuật học máy và có kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ để trình bày phân tích và khuyến nghị.

Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, nhu cầu về nhân lực chuyên môn trong lĩnh vực này cũng tăng lên đáng kể, mở ra cơ hội nghề nghiệp lớn cho những người có đam mê và kỹ năng trong lĩnh vực này. Ngành AI không chỉ cung cấp một mức lương hấp dẫn mà còn mang lại cơ hội để tham gia vào những dự án cắt lớp và tạo ra những đổi mới có ý nghĩa.

Kiến thức trong khóa đào tạo AI tại DGM

AI là một lĩnh vực phức tạp và đa dạng với nhiều ứng dụng khác nhau chính vì điều đó mà kiến thức của nó cũng nhiều vô tận. Một số lĩnh vực chính của AI bao gồm:

• Học máy (Machine Learning): Học về các thuật toán và phương pháp để máy tính có thể đọc từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất thông qua trải nghiệm.
• Thị giác máy tính (Computer Vision): Nghiên cứu về việc máy tính nhận diện và hiểu thông tin từ hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Tập trung làm cho máy tính có khả năng hiểu và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người.
• Robotics và Trí tuệ nhân tạo (Robotics and AI): Học về việc phát triển robot thông minh có khả năng tự động hoặc tự học để thực hiện các tác vụ cụ thể.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Nghiên cứu về cách máy tính học từ việc tương tác với môi trường xung quanh để tối ưu hóa hành vi của nó.
• Lập trình và phát triển ứng dụng AI: Học cách lập trình và phát triển ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo.
• Các khía cạnh đạo đức và xã hội của AI: Nghiên cứu về các vấn đề đạo đức, an ninh, quyền riêng tư và tác động xã hội của sự phát triển và triển khai của trí tuệ nhân tạo.
• Toán học và thống kê: Kiến thức về các phương pháp toán học và thống kê đóng vai trò quan trọng trong phát triển các mô hình AI và học máy.

Các câu hỏi thường gặp

Các thách thức và xu hướng trong đào tạo AI hiện nay là gì?

Một số thách thức và xu hướng chính trong đào tạo AI hiện nay bao gồm:

• Nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu chất lượng cao và đa dạng để huấn luyện mô hình.
• Sự cần thiết phát triển các mô hình AI an toàn, đáng tin cậy và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
• Xu hướng tích hợp các kỹ thuật học máy tiên tiến như học sâu, học củng cố, transfer learning,….
• Nhu cầu về các công cụ và nền tảng đào tạo và triển khai AI hiệu quả, tiện dụng và có khả năng mở rộng.
• Sự cần thiết phát triển các kỹ năng, kiến thức chuyên sâu về AI trong cộng đồng người dùng.

Các kỹ thuật và công cụ chính trong đào tạo AI là gì?

Trong quá trình đào tạo AI, các kỹ thuật và công cụ chính thường bao gồm:

• Các thuật toán học máy như học có giám sát, học không giám sát, học sâu (deep learning), học củng cố,…..
• Các thư viện và framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn,….
• Các công cụ xử lý dữ liệu như Pandas, Numpy, Matplotlib,…..
• Các nền tảng đào tạo và triển khai AI như Google Cloud AI, AWS SageMaker, Microsoft Azure,……
• Các phương pháp như cross-validation, grid search, regularization,….. để đảm bảo hiệu suất tối ưu của mô hình.